涉及的行业与公司 * 行业：亚洲人工智能半导体与服务器、数据中心基础设施、科技硬件供应链[1] * 公司： * 芯片/半导体：台积电 (2330 TT)、ASPEED (5274 TT)、日月光 (3711 TT)、京元电子 (2449 TT)、创意电子 (3661 TT)、三星电子 (005930 KS)、SK海力士 (000660 KS)[12][13] * 硬件/组件：台耀科技 (2383 TT)、欣兴电子 (3037 TT)、台达电 (2308 TT)、奇鋐 (3017 TT)、贸联 (3665 TT)、中际旭创 (300308 CH)、天孚通信 (300394 CH)、太辰光 (300570 CH)[13][14][15][16] * 云服务提供商 (CSP)：谷歌 (GOOGL US)、Meta (META US)、微软 (MSFT US)、亚马逊 AWS (AMZN US)[8][45] * 新云/基础设施：CoreWeave (CRWV US)、Nebius (NBIS US)、IREN (IREN US)、Nscale、Lambda、DataVolt、PowerHouse Data Centers、Vantage[3][8][9] * AI公司：OpenAI、xAI、Cerebras、HUMAIN[2][8][33][45] * 其他：联发科 (2454 TT)、甲骨文、博通 (AVGO US)、AMD (AMD US)、英伟达 (NVDA US)、塔塔集团、软银集团 (9984 JP)[2][3][45] 核心观点与论据 * 重申对AI周期的积极看法：尽管市场在2025年11/12月对“AI泡沫”存在担忧，但报告认为供应限制将推动亚洲半导体和服务器供应链的盈利增长至2026财年，并重申对AI硬件领域的正面观点[1][11] * 数据中心建设需求强劲，2027年增长更优：基于专有的全球新建数据中心追踪数据（样本从130+增至240+，吉瓦级项目从30+增至40+），预计2026/2027财年新增数据中心电力需求分别为27吉瓦和28吉瓦，高于2025财年的7吉瓦，且2027财年结构更优（OpenAI占比减少，CSP占比增加）[2][10] * AI硬件需求激增，驱动上游芯片需求：模拟测算显示，2026-2028财年每年AI芯片需求在400万至700万颗之间，相当于40万至60万片CoWoS晶圆需求；预计2026/2027财年将分别驱动额外的45万片和60万片CoWoS晶圆需求[2][10] * 云服务提供商 (CSP) 策略愈发激进：在追踪的吉瓦级项目中，前四大CSP的项目占比从2025年12月的约24%提升至当前的30%以上；CSP同时通过自有项目公告以及与基础设施公司/新云的合作协议来确保计算能力[8] * 产业合作与投资活动活跃：观察到芯片制造商、超大规模公司、政府等之间的合作显著增加；例如英伟达在2026年1月和3月分别向CoreWeave和Nebius投资20亿美元，以加速其AI工厂建设[9] * OpenAI处于AI热潮中心，合作关系复杂：OpenAI与多家CSP、新云及芯片公司建立了广泛的合作关系，包括与AWS的战略合作（涉及2吉瓦Trainium芯片产能和500亿美元投资）、与塔塔集团在印度合作建设数据中心、以及与微软既合作又存在潜在法律纠纷的复杂关系[45] 其他重要内容 * 研究方法更新：本次更新采取了更保守的方法以避免重复计算风险，例如仅保留OpenAI与英伟达、博通、AMD的260亿瓦芯片协议，并剔除了部分仅建设数据中心外壳但未明确部署IT硬件的项目[3] * 产品平台过渡：随着英伟达产品过渡，报告假设2027财年之前新增产能均基于GB300 NVL72平台，2027财年之后则基于Vera Rubin平台[8] * 具体项目与投资规模举例： * 谷歌明尼苏达项目 (1.9吉瓦) 和密歇根项目 (1吉瓦)，Meta黎巴嫩项目 (1吉瓦)[8] * 微软与Nscale在2026年3月签署意向书，为英伟达Vera Rubin NVL72 GPU提供1.35吉瓦AI计算能力，部署始于2027年底[8] * Meta与Nebius在2026年3月签署120亿美元五年供应协议，从2027年初开始提供英伟达Vera Rubin平台[8] * 新建数据中心每吉瓦的绿地建设预算范围约为200亿至400亿美元[2] * 投资建议与看好的子领域： * 逻辑半导体领域：台积电、ASPEED、日月光、京元电子、创意电子[12] * 内存领域：三星电子、SK海力士[13] * 下游/硬件领域：看好覆铜板、IC载板、PCB、电源、散热、高速连接、光模块等细分赛道，并列出相应看好的公司[13][14][15][16] * 同时将联发科评级上调至“买入”[2]